Аналитик данных

IDF Eurasia специализируется на data science и кредитном скоринге. Будучи флагманом финансово-технологических преобразований, компания в своем подходе сочетает применение передовых разработок в системе принятия решений с принципами ответственного кредитования.

Компания была создана в 2012 году, первым проектом стал запуск сервиса онлайн-кредитования Moneyman в России. Также в 2017 году было запущено коллекторское агентство ID Collect, в основе работы которого лежит автоматизация процессов за счет использования новейших технологий на основе машинного обучения и активного внедрения IT-систем. В 2022 году в наш актив вошел Банк, который трансформируется в универсальный цифровой банк с высокотехнологичными финансовыми продуктами и услугами для физических и юридических лиц, а также предпринимателей. В 2023 переименован в "Свой Банк". В этом же году в состав холдинга вошел онлайн-сервис альтернативного кредитования Platiza, который поддерживает наше стремление к технологичности и высокому качеству оказываемых услуг и уже 11 лет является надежным помощником для своих клиентов.

Залог успеха IDF Eurasia состоит в интеллектуальном труде нашей команды. Мы ценим сплоченную командную работу и поддерживаем обмен опытом между подразделениями. Вас будут окружать невероятно талантливые люди, с которыми вы с уверенностью сможете бросать вызов самым сложным задачам.

Обязанности:

• Построение скоринговых карт;
• Создание инструментов для регулярного мониторинга и обновления моделей;
• Создание и поддержание функций пересчета скора в PD для использования в прогнозировании, расчете резервов, анализе портфеля;
• Постоянный анализ новых источников для выявления данных, позволяющих существенно улучшить качество моделей;
• Использование современных инструментов и создание задокументированных фрейм-ворков;
• Стек:
  Хранилища: ClickHouse, MySQL
  Визуализация: Tableau
  Автоматизация: Python (библиотеки: pandas, numpy, scikit-learn, PyTorch, Tensorflow), Airflow - как преимущество.

Требования:

• Опыт построения скоринговых моделей на основе алгоритма градиентного бустинга - catboost, xgboost
• Опыт работы с большим объемом данных;
• Знание современных инструментов моделирования (Phyton- предпочтительно, R);
• Умение анализировать данные и искать скрытые закономерности, любовь к всестороннему анализу и проверки гипотез.

Условия:

• Профессиональный менеджмент и команда, готовая вдохновлять и делиться опытом, идеями;
• Неограниченные возможности профессионального роста в молодом коллективе;
• Офис - м. Парк Победы, м. Багратионовская;
• Оформление по ТК РФ, полностью "белая" заработная плата;
• ДМС после испытательного срока;
• Оплата профильных конференций и семинаров;
• Корпоративное обучение английскому и испанскому языкам;
• Корпоративное такси;